voprecotestВопросы экономикиVoprosy Ekonomiki0042-8736Voprosy Ekonomiki, NP10.32609/0042-8736-2025-3-97-114voprecotest-5120Research ArticleЭКОНОМИКА ТРУДА И СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЫLABOR AND SOCIAL ECONOMICSОценка доходного неравенства населения России (на основе объединения данных выборочных обследований доходов населения и налоговой статистики)Combining household survey and tax data for measuring income inequality in Russiahttps://orcid.org/0000-0002-2265-2072КузинС. С.KuzinS. S.

Кузин Сергей Сергеевич, к. т. н., главный эксперт Центраэкономических измерений и статистики НИУ ВШЭ, директор по консалтингу АО «Тринити Солюшнс»

Москва

Moscow

sskuzin@hse.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0294-2881СуриновА. Е.SurinovA. Y.

 Суринов Александр Евгеньевич (surinov@hse.ru), д.  э.  н.,проф., руководитель департамента статистики и анализа данных, директор Центра экономических измерений и статистики НИУ ВШЭ

Москва

Moscow

surinov@hse.ruНациональный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; АО «Тринити Солюшнс»РоссияHSE University; JSC Trinity SolutionsRussian FederationНациональный исследовательский университет "Высшая школа экономики"РоссияHSE UniversityRussian Federation2025020320250397114Copyright © Voprosy Ekonomiki, NP, 20252025Voprosy Ekonomiki, NPVoprosy Ekonomiki, NPhttps://www.vopreco.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.vopreco.ru/jour/article/view/5120

Предложена методика учета доходов обеспеченных слоев населения в оценках доходного неравенства в России. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, основанные на использовании данных, полученных в результате выборочных обследований домашних хозяйств, административных записей — главным образом информации из налоговых деклараций, а также комбинирования данных из различных источников. Представлен вариант оценки на основе сочетания микроданных выборочного обследования доходов населения и участия в социальных программах (ВНДН) и налоговой статистики без использования параметрического моделирования. В экспериментальных расчетах корректировка на основании налоговых данных осуществляется по наиболее значимому источнику средств к существованию для большинства населения — доходов от наемной занятости, а результаты корректировки распространяются на совокупные доходы домашних хозяйств и среднедушевой доход. Проведенное исследование показало, что существенная корректировка распределения доходов с привлечением налоговых данных о доходах от наемной занятости требуется в группе с очень высокими доходами, представляющей менее 2% населения. Применение корректировки доходов на уровне микроданных обследования дает возможность получать более полные оценки показателей доходного неравенства не только в целом по населению, но и по отдельным социальным слоям.

The paper presents an approach to better account of the top-income groups in measuring income inequality in Russia. There has been a number of suggested approaches to deal with this problem using household income surveys, administrative sources — mainly tax data, and also combination of different data sources. In this paper, we present a solution based on combining of microdata of the Statistical Survey of Income and Participation in Social Programs (SSIPSP) and tax data. In experimental calculations we use tax data to correct income from paid employment as the most significant source of livelihood for the most of the population. The results of the correction are extended on the household and per capita income. The study has shown that the adjustment of the distribution of income with use of tax data occurs in the group with very high income representing less than 2% of the population. Applying correction at the microdata level makes it possible to obtain more complete estimates of income inequality not only for the population as a whole, but also for some social strata.

доходы населениядомашнее хозяйствоналоговая статистикадоходное неравенствофункция распределения доходов населенияhousehold incomehouseholdtax statisticsincome inequalityincome distribution functionСтатья подготовлена в рамках реализации плана исследований Центра экономических измерений и статистики НИУ ВШЭ и содержит результаты одного из направлений научного проекта № 171 «Экономическое поведение домашних хозяйств, 2024»The article was prepared as part of scientific project No. 171 “Economic behavior of households, 2024” of HSE UniversityReferencesВеликанова Т. Б., Колмаков И. Б., Фролова Е. Б. (1996). Совершенствование методики и моделей распределения населения по среднедушевому доходу // Вопросы статистики. № 5. С. 50—58.Velikanova T. B., Kolmakov I. B., Frolova E. B. (1996). Improving methods and models of distribution of population by mean per capita income. Voprosy Statistiki, No. 5, pp. 50—58. (In Russian).Колмаков И. Б. (2015). Сопряжение логарифмически нормального распределения населения по уровню денежных доходов с распределением Парето // Аудит и финансовый анализ. № 2. С. 124—131.Kolmakov I. В. (2015). Conjugation of the lognormal distribution of the population by monetary income with the Pareto distribution. Audit i Finansovyi Analiz, No. 2, pp. 124—131. (In Russian).Мигранова Л. А., Жаромский В. С. (2020). Методы оценки уровня и дифференциации доходов населения // Народонаселение. Т. 23, № 4. С. 26—39. https://doi.org/10.19181/population.2020.23.4.3Migranova L. А., Zharomsky V. S. (2020). Methods of estimating the level and differentiation of population income. Population, Vol. 23, No. 4, pp. 26—39. (In Russian).https://doi.org/10.19181/population.2020.23.4.3Суворов А.В. (2008). Проблемы оценки дифференциации доходов населения в современной России // Проблемы прогнозирования. № 2. С. 3—19.Suvorov A. V. (2008). Problems of assessing income differentiation in modern Russia. Problemy Prognozirovaniya, No. 2, pp. 3—19. (In Russian).Atkinson A. B. (2017). Pareto and the upper tail of the income distribution in the UK: 1799 to the present. Economica, Vol. 84, No. 334, pp. 129—156. https://doi.org/10.1111/ecca.12214Atkinson A. B. (2017). Pareto and the upper tail of the income distribution in the UK: 1799 to the present. Economica, Vol. 84, No. 334, pp. 129—156. https://doi.org/10.1111/ecca.12214Atkinson A. B., Piketty T., Saez E. (2011). Top incomes in the long run of history. Journal of Economic Literature, Vol. 49, No. 1, pp. 3—71. https://doi.org/10.1257/jel.49.1.3Atkinson A. B., Piketty T., Saez E. (2011). Top incomes in the long run of history. Journal of Economic Literature, Vol. 49, No. 1, pp. 3—71. https://doi.org/10.1257/jel.49.1.3Bach S., Bartels C., Neef T. (2022). Distributional national accounts: A macro-micro approach to inequality in Germany. In: R. Chetty, J. N. Friedman, J. C. Gornick, B. Johnson, A. Kennickell (eds.). Measuring distribution and mobility of income and wealth. Chicago: University of Chicago Press, pp. 625—640.Bach S., Bartels C., Neef T. (2022). Distributional national accounts: A macro-micro approach to inequality in Germany. In: R. Chetty, J. N. Friedman, J. C. Gornick, B. Johnson, A. Kennickell (eds.). Measuring distribution and mobility of income and wealth. Chicago: University of Chicago Press, pp. 625—640.Blanchet T., Chancel L., Flores I., Morgan M. (2024). Distributional national accounts guidelines: Methods and concepts used in the world inequality database. World Inequality Lab.Blanchet T., Chancel L., Flores I., Morgan M. (2024). Distributional national accounts guidelines: Methods and concepts used in the world inequality database. World Inequality Lab.Bricker J., Henriques A. M., Krimmel J. A., Sabelhaus J. E. (2016). Measuring income and wealth at the top using administrative and survey data. Brookings Papers on Economic Activity, Vol. 47, No. 1, pp. 261—312. https://doi.org/10.1353/eca.2016.0016Bricker J., Henriques A. M., Krimmel J. A., Sabelhaus J. E. (2016). Measuring income and wealth at the top using administrative and survey data. Brookings Papers on Economic Activity, Vol. 47, No. 1, pp. 261—312. https://doi.org/10.1353/eca.2016.0016Hajargasht G., Griffiths W. E. (2013). Pareto—lognormal distributions: Inequality, poverty, and estimation from grouped income data. Economic Modelling, Vol. 33, pp. 593—604. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.04.046Hajargasht G., Griffiths W. E. (2013). Pareto—lognormal distributions: Inequality, poverty, and estimation from grouped income data. Economic Modelling, Vol. 33, pp. 593—604. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.04.046Jenkins S. P. (2016). Taking better account of top incomes when measuring inequality levels and trends. Paper presented at the 2nd Meeting of Providers of OECD Income Distribution Data, Paris, February 19. https://web-archive.oecd.org/2016-02-19/388193-Session4-4-Top-Incomes-Jenkins.pdfJenkins S. P. (2016). Taking better account of top incomes when measuring inequality levels and trends. Paper presented at the 2nd Meeting of Providers of OECD Income Distribution Data, Paris, February 19. https://web-archive.oecd.org/2016-02-19/388193-Session4-4-Top-Incomes-Jenkins.pdfJenkins S. P. (2017). Pareto models, top incomes and recent trends in UK income inequality. Economica, Vol. 84, No. 334, pp. 261—289. https://doi.org/10.1111/ecca.12217Jenkins S. P. (2017). Pareto models, top incomes and recent trends in UK income inequality. Economica, Vol. 84, No. 334, pp. 261—289. https://doi.org/10.1111/ecca.12217Jenkins S. P. (2022). Top-income adjustments and official statistics on income distribution: Тhe case of the UK. Journal of Economic Inequality, Vol. 20, pp. 151—168. https://doi.org/10.1007/s10888-022-09532-yJenkins S. P. (2022). Top-income adjustments and official statistics on income distribution: Тhe case of the UK. Journal of Economic Inequality, Vol. 20, pp. 151—168. https://doi.org/10.1007/s10888-022-09532-yLittle R. J., Rubin D. B. (2014). Statistical analysis with missing data. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons.Little R. J., Rubin D. B. (2014). Statistical analysis with missing data. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons.Lustig N. (2020). The “missing rich” in household surveys: Causes and correction approaches. Stone Center on Socio-Economic Inequalityworking Paper Series, No. 8. https://doi.org/10.31235/osf.io/j23pn C. C. Кузин, А. Е. Суринов / Вопросы экономики. 2025. № 3. С. 97—114 114Lustig N. (2020). The “missing rich” in household surveys: Causes and correction approaches. Stone Center on Socio-Economic Inequalityworking Paper Series, No. 8. https://doi.org/10.31235/osf.io/j23pnMajid M. H. A., Ibrahim K., Masseran N. (2023). Three-part composite Pareto modelling for income distribution in Malaysia. Mathematics, Vol. 11, No. 13, article 2899. https://doi.org/10.3390/math11132899Majid M. H. A., Ibrahim K., Masseran N. (2023). Three-part composite Pareto modelling for income distribution in Malaysia. Mathematics, Vol. 11, No. 13, article 2899. https://doi.org/10.3390/math11132899Oancea B., Andrei T., Pirjol D. (2017). Income inequality in Romania: The exponentialPareto distribution. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol. 469, No. 1, pp. 486—498. https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.11.094Oancea B., Andrei T., Pirjol D. (2017). Income inequality in Romania: The exponentialPareto distribution. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol. 469, No. 1, pp. 486—498. https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.11.094Piketty T., Saez E., Zucman G. (2018). Distributional National Accounts: Methods and еstimates for the United States. Quarterly Journal of Economics, Vol. 133, No. 2, pp. 553—609. https://doi.org/10.1093/qje/qjx043Piketty T., Saez E., Zucman G. (2018). Distributional National Accounts: Methods and еstimates for the United States. Quarterly Journal of Economics, Vol. 133, No. 2, pp. 553—609. https://doi.org/10.1093/qje/qjx043Schield M. (2021). Statistical literacy and the lognormal distribution. Proceedings of 63rd ISI World Statistics Congress, July 11—16.Schield M. (2021). Statistical literacy and the lognormal distribution. Proceedings of 63rd ISI World Statistics Congress, July 11—16.UNECE (2011). Canberra group handbook on household income statistics. 2nd ed. New York and Geneva: United Nations.UNECE (2011). Canberra group handbook on household income statistics. 2nd ed. New York and Geneva: United Nations.Webber D., Tonkin R. P., Shine M. (2020). Using tax data to better capture top incomes in official UK income inequality statistics. Working Рaper, No. 27582. https:// doi.org/10.3386/w27582Webber D., Tonkin R. P., Shine M. (2020). Using tax data to better capture top incomes in official UK income inequality statistics. Working Рaper, No. 27582. https:// doi.org/10.3386/w27582

The authors declare that there are no conflicts of interest present.